所謂的一致性問題是指，在同時使用快取和資料庫的情況下，要確保資料在快取與資料庫中的更新操作保持同步。也就是當對資料進行修改時，無論是先修改快取還是先修改資料庫，最終都要保證兩者的資料是一樣的，不會出現資料不一樣的問題。
1.一致性問題解決方案
快取和資料庫一致性的經典解決方案有以下兩個：
使用延遲雙刪 + MQ 保證資料的一致性。
透過 Canal 監聽 MySQL 的 Binlog 寫入日誌，之後將寫入操作（增加、刪除和修改）的資訊傳送至 Kafka，程式監聽到 Kafka 的訊息後更新 Redis，從而保證資料的最終一致性。
需要注意的是，無論使用的是延遲雙刪還是 Canal，都會出現短暫資料不一致性的問題，但可以保證最終的資料一致性。
然而，如果使用的是延遲雙刪 + MQ 的這種方式的時候，有一個棘手的問題很難處理，那就是如何設定延遲時間？
如果延遲時間設定的比較短，那麼在併發場景下會出現資料不一致的問題；如果延遲時間設定的比較長，那麼在比較長的這段時間內還會有資料不一致的問題。這個問題歸根到底的原因是，併發執行緒的排程時間不能人為的控制（由作業系統統一排程）。
所以基於以上原因，使用 Canal 來保證資料一致性問題變成了一個比較不錯的解決 Redis 和 MySQL 資料一致性的有效手段。
2.Canal執行流程
透過 Canal 保證資料一致性的實現流程如下圖所示：
3.Canal操作流程
使用 Canal 讀取 MySQL 的 Binlog 配置步驟如下：
開啟並配置 MySQL 的 Binlog 設定。
重啟 MySQL 服務。
給 MySQL 配置 canal/canal 使用者用於後續 Canal 同步資料（此步驟非必須）。
安裝並解壓 Canal。
修改 canal.properties 配置檔案，讓其將資料同步到 Kafka，並配置 Kafka 伺服器資訊。
修改 example/instance.properties 配置檔案，指定同步資料到 Kafka 某個主題。
複製 plugin 中的 jar 包到 lib 目錄，讓 Canal 支援將資料同步到 MQ。
啟動 Canal 服務。
在程式碼中監聽 Kafka 主題，並判斷並更新 Redis 快取。
Kafka 中儲存的資料格式如下：
4.最後
理論如同明燈照亮前行的道路，實踐則是我們堅實的腳步。唯有將兩者緊密結合，不斷地練習和實踐，我們才能在求知的旅程中穩步前行，收穫真正的成長與進步。所以，一起行動起來，光看不練都是假把式。
